拓海さん、最近部下から「説明可能なAI（Explainable AI、XAI）を導入すべきだ」と言われて困っているんです。要するに何が問題で、何を気にすればいいのか端的に教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論から言うと、XAIは説明の«質»を測る指標が不十分だと実務で使えないんです。信頼性、改ざん耐性、規制対応の観点で評価指標が整備されているかが重要ですよ。
評価の指標がないとどう困るんですか？うちの現場でも「説明はしている」と言えば済む話ではないのですか。
その見方だと危険ですよ。要点は3つです。第一に、説明が正しく見えても実際に信頼できるかは別問題であること。第二に、評価が主観的だと比較や監査に耐えられないこと。第三に、規制対応のために客観的な数値化が必要なことです。
なるほど。でも実務で使うならコストも気になります。高度な評価を入れると運用が重くなるのではないですか。
良い懸念です。ですから提案は現実的で、計算コストが低く汎用性のある評価指標を求めることです。具体的には軽量な指標設計と、用途ごとに調整できる柔軟性を両立させることが鍵ですよ。
それだと、現場ごとに指標を作るのですか。人数もリソースも足りなくて現実的に見えないのですが。
ポイントはゼロから作るのではなく、ドメインごとのベンチマークを共有していくことです。業界共通の評価床を作り、そこに自社のKPIを合わせるやり方が現実的であると考えられます。
これって要するに、説明の良し悪しを数で示せるようにしておかないと、監査や規制で立場が弱くなるということですか？
その通りですよ。要点は三つだけ覚えてください。第一に、説明可能性は見た目の説明ではなく『検証可能な説明』であること。第二に、評価は改ざんや誤誘導に強い設計であること。第三に、規制や監査で使える客観性があることです。
分かりました。最後に、社内でこの議論を進めるときに、何を決めればいいですか。優先順位を教えてください。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは用途を決め、次に評価基準の最低ラインを定め、最後に運用コストの見積もりを出す。この3点を会議で合意するだけで次のアクションが明確になります。
分かりました。私の言葉でまとめますと、説明可能なAIを導入するには、説明の品質を客観的に測る指標を作っておかないと、監査や規制で困る。運用負荷と合わせて業界の基準を取り入れつつ、まず用途と最低ラインとコストを決める、ということですね。
